国家高技术研究发展计划(2008AA04Z212)
- 作品数：20 被引量：153H指数：8
- 相关作者：罗志增孟明席旭刚李文国李亚飞更多>>
- 相关机构：杭州电子科技大学浙江大学更多>>
- 发文基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信一般工业技术更多>>
- 基于肌电信号信号轮廓DTW的手部动作识别方法
- 本文针对手部做上翻、下翻、握拳、展拳时各自产生的表面肌电信号能量、形状不同的特点,提出了一种新的肌电信号识别方法。通过提取肌电信号的轮廓特征并运用动态时间规整算法（DTW）得到DTW规整距离作为特征值,最后用最小距离分类...
- 吴浩浩罗志增
- 关键词：表面肌电信号DTW最小距离分类器
- 文献传递
- 基于小波能谱熵的信号消噪方法
- 2010年
- 以表面肌电信号和脑电信号为例，提出了一种基于小波能谱熵的生物电信号消噪方法。将信号进行多尺度小波分解，对分解后各尺度的高频小波系数分区间计算小波能谱熵，根据能谱熵的分布特性确定滤波阈值，最后由低频部分小波系数和滤波后的各尺度上的高频小波系数重构得到消噪后的源信号。该方法具有阈值选取自适应性，操作方便。实验结果表明，基于小波能谱熵的消噪方法能有效滤除信号中的绝大部分噪声，且能较好地保留源信号的细节信息。
- 罗志增周炜
- 关键词：计量学脑电信号表面肌电信号小波变换
- 一种改进的盲源分离技术及其在SEMG中的应用被引量：1
- 2009年
- 针对多通道表面肌电信号(SEMG)采集时形成的混迭现象,提出一种基于时频分析的参考累积量盲源分离方法。以多路观测信号互为参照分别计算累积量矩阵,利用时频分析得到时间尺度累积量矩阵,并构造对照函数,通过非正交联合对角化方法得到SEMG的最优估计。仿真实验表明该算法在解决SEMG的混迭现象有很好的分离效果,与FastICA、JADE算法相比,信号间的相似系数和算法性能指数明显改善,算法效率提高。
- 罗志增周炜
- 关键词：表面肌电信号盲源分离
- 一种基于二代小波变换与盲信号分离的脑电信号处理方法被引量：7
- 2010年
- 目的研究对混杂有眼电和心电干扰脑电信号的处理方法。方法首先用二代小波硬/软阈值、折衷阈值、μ律阈值方法对脑电信号消噪,然后运用FastICA算法对消噪后仍含眼电和心电的脑电信号进行盲信号分离。结果二代小波μ律阈值方法对脑电信号有较好的消噪效果,FastICA算法能成功分离出脑电中眼电和心电的干扰。结论运用二代小波μ律阈值法对脑电消噪后再用FastICA算法对独立源产生的干扰进行分离是一种有效的预处理方法。
- 罗志增李亚飞孟明孙曜
- 关键词：脑电信号消噪FASTICA算法
- 基于多核学习的下肢肌电信号动作识别被引量：4
- 2010年
- 为了提高下肢肌电控制系统中多运动模式识别的准确性,提出一种基于多核学习(MKL)和小波变换尺度间相关性特征提取的多类识别方法.根据多核学习理论,采用二叉树组合策略构造基于多核学习的多类分类器.对下肢4路表面肌电信号进行离散平稳小波变换,用小波系数尺度间的相关性提取特征向量输入构造的多类分类器,对水平行走时划分的支撑前期、支撑中期、支撑末期、摆动前期、摆动末期这5个细分运动状态进行分类.实验结果表明,所提的多模式识别方法能够以较高识别率区分多个细分运动状态,得到比标准的单核支持向量机(SVM)分类器更好的准确性.
- 佘青山孟明罗志增马玉良
- 关键词：表面肌电信号平稳小波变换
- 基于多源信息融合的膝上假肢步态识别方法被引量：18
- 2010年
- 为了实现膝上假肢的有效控制,提出基于多源信息融合的步态识别方法。首先通过搭建人体下肢多源运动信息系统获取下肢表面肌电信号、腿部角度信号和足底压力信号。针对获取的信息,采用基于小波变换的空域相关滤波对肌电信号进行消噪并提取信号特征;选择大小腿、膝关节角度作为腿部角度信号特征;将足底压力信号通过阈值法提取有效特征。在特征提取基础上,分别利用BP神经网络和有限状态机对下肢运动信息进行步态识别,并将识别结果进行融合。实验验证了该方法在平地行走、上下楼梯模式下步态识别准确率均达到95%以上。
- 高云园佘青山孟明罗志增
- 关键词：表面肌电信号足底压力信息融合步态识别
- 一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法被引量：10
- 2011年
- 分析了小波消噪软、硬阈值方法,提出一种改进阈值的平移不变量小波消噪方法.采用重复循环平移原始信号的方法消除不连续点的相互干扰,分别进行小波分解.使用改进的阈值量化算法,通过处理小波系数的幂次和阈值的幂次来估计小波系数,并重构信号,对重构信号进行相反平移,通过相反平移信号求平均得到消噪后的信号、对表面肌电信号处理的实验结果表明,与传统的阈值法相比,该方法提高了信噪比,降低了均方误差.
- 涂建成席旭刚罗志增
- 关键词：消噪阈值
- 基于LVQ神经网络的智能下肢假肢自适应控制
- 以学习矢量量化（LVQ）神经网络为基础,提出了一种神经网络模型参考自适应控制方法。通过选择一个适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型的输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算出当前的控制量以控制智能下肢假肢,...
- 马玉良罗志增孟明佘青山
- 关键词：自适应控制LVQ神经网络
- 文献传递
- 一种基于WPT和LVQ神经网络的手部动作识别方法被引量：13
- 2010年
- 针对表面肌电信号(SEMG)的手部动作识别,提出一种采用小波包变换(WPT)和学习向量量化(LVQ)算法的神经网络分类器.对SEMG信号进行基于熵准则的最优小波包基分解得到各个节点分解系数,计算信号各个节点相应子频段的系数能量,归一化处理后的特征向量输入LVQ神经网络,实现基于SEMG的手部动作识别.实验结果表明,采取两路SEMG信号,该分类器能有效识别伸腕、屈腕、展拳和握拳4种动作模式,达到96%的识别率,能可靠应用于2个自由度肌电假手的控制.
- 罗志增熊静刘志宏
- 关键词：神经网络
- 基于独立成分分析的表面肌电信号工频去噪被引量：8
- 2009年
- 表面肌电信号(SEMG)采集中,如何消除工频干扰对信号的后续应用意义重大。在探讨独立成分分析(ICA)原理的基础上,提出了一种用于表面肌电信号工频去噪的快速独立成分分析(FastICA)算法。该方法通过对观测信号去均值和白化处理后,用负熵作判据通过迭代得到解混矩阵,经解混运算得到源信号。针对混合信号ICA分离效果的差异,引入最大似然指标作为分离效果的评价量。实验结果表明,所提算法能有效分离SEMG信号中的工频噪声,运用最大似然评价指标将工频噪声降至最低。
- 席旭刚加玉涛罗志增
- 关键词：表面肌电信号工频去噪
